PRを出すだけでスクショ付き動作確認レポートが自動生成される仕組みを作る（Claude × Playwright）
はじめに こんにちは。データエンジニアの山口歩夢です。 以前、Claude CodeとPlaywright CLIを使ってStreamlitで作ったアプリケーションの動作確認レポートを自動作成するスキルを作りました。 対話形式で動作確認手順をClaudeに指示すると、Playwright CLIがStreamlitアプリを動かして、指示した通りに操作して、動作確認手順をスクショ付きで出力してくれると言ったものです。どんな風にレポートが出力されるのかは、以下の記事をご確認ください。 そして、今回はこちらをGitHub Actionsに組み込んで、PRを出した時に自動で動作確認レポートを作成できるようにしてみようという挑戦をしてみたので、工夫した点を色々と紹介してみようと思います。 完成イメージ この機能を使うと、動作確認手順書（ここでは、docs/operation_check.mdとします
agent-browserがRustネイティブになった今、playwright-cliとどちらを選ぶべきか | sui Tech Blog
AIエージェントによるブラウザ自動操作のツール環境は、たった数ヵ月で別物になる速さで動いています。 2026年1月だけをとっても、Vercelのagent-browserとMicrosoftのPlaywright CLIがほぼ同時にリリースされました。このスピード感は、ツールを選んだ翌月には前提が変わっている、という状況を生み出しています。 私は以前、playwright-cli と agent-browser のトークン消費量を比較する記事を書きました。検証では、playwright-cliが約40%トークンを節約できるとわかりました。それでもUXと速度の観点からagent-browserを選びました。 その後、agent-browserはPlaywrightのNode.jsラッパをCLIから呼び出す構造だったものが、Rustネイティブに変更されました。 この記事では最新の機能をもとに、
Playwright CLI と agent-browser のどちらがトークン消費量が少ないか比較検証してみた | sui Tech Blog
AIエージェントによるブラウザ自動操作は、2025年3月にMicrosoftが公開したPlaywright MCPによって可能になりました。AIがブラウザを操作し、ページの状態を確認しながら次の操作を決定するというしくみです。しかし、Playwright MCPにはページのスナップショット全体をAIに送信するため、トークン消費量1が膨大になるという課題がありました。 この課題を解決するため、2026年1月にVercelがagent-browserというCLIツールを公開しました。agent-browserは独自の参照方式(Refs)を採用し、ページ全体ではなく必要な要素のRefと要約情報をAIに渡すことで、トークン消費量の削減を実現しています。agent-browserを使用してPlaywright MCPと比較検証した結果、約70%のトークン削減に成功しました。詳細はこちらの記事をご覧く
Playwright CLIとClaude Code Skillsで効率的なブラウザテストを実現する
はじめに Playwright MCPを使いブラウザテストのシナリオについて実装しておりましたがMCP経由だとツール定義のロード等でコンテキストが約8%増加するという以下の記事を受けて 自分でもPlaywright CLIとClaude CodeのSkills（カスタムコマンド） を組み合わせることでコンテキストを抑えつつブラウザ自動化を行うことをやってみようとおもいました。 Playwright CLIとは Playwright MCPリポジトリから、v0.0.58（2026/1/24）で追加されたトークン効率的なCLIモードです。 リリースノートでは以下のように紹介されています We are adding a new token-efficient CLI mode of operation to Playwright. This brings the long-awaited off
AI エージェントのために CLI でブラウザを操作する agent-browser
agent-browser は Vercel が開発した CLI でブラウザを操作するツールであり、AI エージェントにブラウザ操作能力を提供するために設計されています。この記事では agent-browser のインストール方法、基本的な使い方、AI エージェントからの利用方法について紹介します。 AI エージェントにより効果的にタスクを実行させるためには、適切なフィードバックループを構築することが重要です。特にフロントエンドの開発においては、ブラウザ上での動作確認が欠かせません。しかし AI エージェントは通常ブラウザを直接操作する能力を持っていないので、ツールを提供して AI エージェントがブラウザを操作できるようにする必要があります。 AI エージェントにブラウザを操作させるツールとして Playwright MCP や ChromeDevTools/chrome-devtools
Playwright Test Agents × Claude Code Skillsで実現するプロダクション品質のE2Eテストコード自動生成 | 令和トラベル Engineering Blog
Playwright Test Agents × Claude Code Skillsで実現するプロダクション品質のE2Eテストコード自動生成
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